Prévention du suicide auprès des membres des communautés ethnoculturelles minoritaires et/ou racisées et des personnes réfugiées ou en demande d'asile.: Revue de la littérature et consultations des acteurs terran.
Notice bibliographique
Résumé
En 2022, le ministère de la Santé et des Services Sociaux (MSSS) du Gouvernement du Québec a confié à l’Institut universitaire SHERPA (IU SHERPA) et au Centre d’expertise sur le bien-être et l’état de santé physique des réfugiés et des demandeurs d’asile (CERDA) le mandat de réaliser des outils à l’intention des intervenant·e·s et professionnel·le·s œuvrant auprès des membres des communautés ethnoculturelles minoritaires et/ou racisées, des personnes réfugiées et des personnes en demande d’asile afin de guider leur pratique en prévention du suicide. Ce rapport présente une revue de la littérature sur le suicide chez ces groupes, ainsi que les résultats de consultations auprès des acteur·trice·s du système de santé et services sociaux et du secteur communautaire au Québec. Le rapport explore les façons dont la culture et les parcours migratoires influencent divers phénomènes liés au suicide, notamment les stratégies de recherche d’aide, les conceptions et l’acceptabilité du suicide, ainsi que la stigmatisation des enjeux de santé mentale et du suicide. Il est pertinent de tenir compte de ces influences pour adapter les interventions et les stratégies de prévention. La revue de la littérature a permis de dégager des déterminants du suicide qui caractérisent les besoins et réalités spécifiques des groupes populationnels ciblés dans ce rapport. Ils sont ici classés en facteurs de risque et facteurs de protection.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».